纺织业数字技术成果转化研究

邓易偲

（广州知研知识产权服务有限公司，广东广州 510530）

0 引言

随着纺织业各项传统技术日趋完善，其高污染性、劳动力密集、资源消耗高等固有属性已经成为纺织业的发展瓶颈，为了寻求解决方案，现代纺织业开始由自动化转型走向数字化转型的新阶段[1]。但纺织业在数字化转型阶段出现的技术成果趋向于多学科交叉、高精尖技术集中等特点[2]，因此在数字转型中的纺织业产出的大量多元化、多学科交叉的技术成果转化起来困难重重，尤其需要技术成果转化人员具备很强的综合素质，否则会产生技术中试无法进行、真正有需求的技术需求方无法准确挖掘、技术许可及转让无法实施等成果转化问题。

1 纺织业数字化转型技术成果转化问题

目前纺织业在数字化转型的主要方向是针对纺织工艺、纺织品质量监测、纺织品运营、设备控制和监测等[3]，根据数字化成果在纺织行业中的不同融合程度，可以将纺织业在数字化转型的技术成果分为初步融合成果、中度融合成果和深度融合成果，以下是对这三类成果的转化问题进行深度研究。

1.1 初步融合成果转化

初步融合成果一般是在传统的人工纺织或者机械纺织中涉及的工艺和设备上直接引入或者运用相近领域的成熟数字化技术[4]。例如，在现有的工艺流程中引进计算机图像识别技术以识别工艺中的印染、纺丝等阶段产出的纺织品的瑕疵，引入成熟的传感器技术对纺丝的工艺流程进行监控；引入诸如PID算法等自动化数控技术以自动的调整纺织设备以自适应工序参数；通过现有的企业资源计划系统ERP、应用制造执行系统MES等流程技术加强纺织产业的供应链、通过大数据分析技术通过对历史数据、需求数据、消费反馈数据以指导纺织制造商的配色、配料方案；通过现有的人工智能模型以快速分析供应、仓储、销售等供应需求变化趋势。

初步融合成果在转化中出现的问题为：大部分的数字化技术并不能应用到纺织业的各阶段中，有时候经常会出现数字化技术移植目的不明确、技术移植后出现兼容性问题、应用效果较差、效果不如预期等问题，其原因是在数字技术在初始研发时训练人工智能模型的训练数据并不是纺织工业中的数据，或者纺织工业数据量不足以训练人工智能模型以提升模型的模型损失精度；其根本原因是这些数字技术在研发阶段并没有考虑到纺织行业的实际情况所以产生各种“水土不服”；因此其技术转化的问题在于：如何将现有的数字技术移植到纺织业技术中并根据纺织业的特性去对数字化技术进行调整以消除技术融合导致的技术缺陷，并降低技术融合不兼容的概率。

1.2 中度融合成果转化

中度融合成果的特点为：通过现有的数字化领域的技术对纺织业的各领域的问题进行了分析并适应性的调整以解决这些问题，并不能简单的进行转化[5]。比如在纺织制造的工艺中通过计算机视觉技术识别出纺织品的瑕疵后，以纺织品瑕疵对人工智能模型进行训练从而进一步的对数控纺织机进行参数反馈或者智能控制，从而减少后续纺织品产生的近似瑕疵；根据纺织品原料仓储消耗速度、纺织品的制造速度、纺织品的成品销售速率进行大数据分析从而进一步的控制ERP系统和MES系统，以控制从纺织业从原料供应、仓储物流、制造销售等供应链的运营效率、减少供需矛盾；这类技术成果都是大量的获得了专利保护或者著作权保护的技术成果，但是无法完全实现或者无法实现技术许可、技术转让等转化。

中度融合成果在转化中出现的问题为：嫁接到纺织业的数字技术由于在数字化领域中这些技术成果对具体的纺织业中的技术问题进行了适应性的改造，不具备广泛性的公众认可度和普适性，因此有一定的技术成果在纺织业中的技术应用风险和技术运营风险；尤其是大量的技术需求方都是缺乏科研实力的制造型企业，缺乏进行技术中试孵化的综合型技术经纪人才和涉及的各领域中的实验设备和论证技术成果细节的能力，例如在静电纺丝中的人工智能模型的预测效果和原理，如果需要验证技术效果则需要能够快速处理千百万级的训练数据的算力设备和相应的历史纺丝轨迹数据，大量的制造型静电纺织企业并没有这种实力，因此技术转化具有较大困难。

1.3 深度融合成果转化

深度融合成果已经不仅仅是直接源自数字化领域，而是根据纺织行业的规律以数字化的技术研发的新兴技术成果，甚至出现交叉学科、多技术领域交叉形式的技术成果[6]。比如以纺织业中的静电纺丝领域为例，在静电纺丝的数字化转型中不仅仅是传统的材料学、电学的交叉，而且近来由于趋向于研究静电纺丝中喷嘴喷出液滴形成的纺锤体结构的变化、静电纺丝中自动化控制、用料预测等问题，使得该领域集中于引入力学仿真分析其结构的流体物理性质、计算机视觉识别其静电出丝轨迹以保证纺丝精准性、自动化控制技术以自动调节喷头控制的准确性、以大数据和人工智能模拟预测分析静电出丝轨迹和动态的调节纺丝线的粗细变化趋势以减少纺丝用料预测，涉及计算机辅助设计、图像处理技术、自动化控制、有限元流体力学分析、大数据图像数据集分析、人工智能轨迹预测等先进技术。

深度融合成果在转化中出现的问题为：这些技术成果一开始并未有明确的技术提供方，大都是纺织行业中出现问题后，寻找具备研发实力的研究机构对应的进行研发，并且在研发的进程中可能需要多个领域专家的合作研发，没有精密复杂的设备、技术经纪人专业素养不够等原因，而且，在进行技术中试试验的时候由于涉及多个不同的技术领域，而现有的高专业水平的技术经纪人由于知识结构比较单一，通常无法深度理解技术方案，因此进行技术中试困难重重，而且很难组织涉及的各个不同的技术领域专家进行技术分析、技术评价和技术中试，所以转化难度高、转化成本高，所以这类成果有很强的应用风险和技术运营风险。

2 纺织业数字化转型技术成果转移对策

根据纺织业数字化转型中的不同融合深度的数字转型纺织技术在成果转化中出现的各种问题进行了深度剖析，并且针对性地制订出了相应对策。

2.1 初步融合成果转化转移对策

在初步融合成果的技术成果特点为数字技术的简单转用，通过现有的数字化领域技术成果直接转用到纺织业的各个阶段中，因此涉及的技术成果转化较为简单、转化成本低，对于技术经纪人的专业素质要求不高。由于在数字化领域中这些技术的成熟度较高，涉及的技术领域单一、普适性技术的公众认可度也较高，技术成果的技术应用风险、技术结合风险和技术运营风险都很低，所以该类技术转化甚至无须技术中试，经过简单的论证和技术逻辑分析就直接能找到大量的技术需求方根据需求方的实际问题进行微调并进行技术成果的转化。

初步融合成果的技术提供方基本是信息化、智能化领域的企业、研究机构或者高校中的信息化研发部门，大部分的技术成果都已经具备了发明专利或者实用新型专利的授权，技术成果转化的形式一般为专利转让或者专利许可，在技术成果转化流程上也较为容易，只需要技术供应方和技术需求方达成合作意向以后，技术经纪人拟定好专利许可合同或者技术转让合同进行备案流程，然后技术提供方根据技术经纪人总结的问题对专利技术进行微调，技术需求方根据微调后的专利技术在纺织业对应的技术中应用即可转化成功。

2.2 中度融合成果转化转移对策

中度融合成果的技术成果特点为技术改造后再应用，根据纺织业工艺或者涉及的技术中某一些具体问题对现有的数字化技术进行改造后再使用到纺织业中，由于其中涉及的可能有多个数字化技术的结合、需要改造等原因，所以有一定转化难度和转化成本，对技术经纪人的专业素质有了要求，至少需要对纺织业的各项技术有了解和深度掌握相应的数字化技术知识，并且能对该类技术成果进行准确的技术评价和技术价值分析；该类技术成果转化需要进行简单的技术中试，经过原理论证和技术逻辑分析，寻找的技术需求方需要有类似的技术问题方可进行成果转化。

中度融合成果的技术提供方大部分为研究机构和高校中的研发部门，技术成果的转化形式为产学研结合、专利技术许可、技术移植、技术对接等形式；这类成果的转化形式已经趋于多元化，在转化流程上也趋于繁杂；需要技术需求方在中试成功后，进行大规模的生产和应用。在这个阶段，技术需求方需要与技术提供方紧密合作，确保技术的顺利转移和应用。同时，技术需求方也需要对产品的市场需求进行准确地预测，以便进行合理的生产规划。此外，还需要考虑到生产过程中可能遇到的各种问题，如设备的采购和维护，原材料的供应，以及产品的质量控制等，这都需要技术需求方有充足的准备和周全的计划；技术需求方将技术成功地应用在自己的纺织工业中并取得了相应效果作为转化成果的标志。

2.3 深度融合成果转化转移对策

深度融合成果的技术成果特点为交叉学科、多技术领域交叉，需要对多项技术进行深度融合后方可应用于纺织业中，为了降低深度融合成果中不可控的技术应用风险、技术运营风险、技术范围风险和侵权风险，技术中试是不可缺少的一个必要环节，否则该类技术成果转化起来困难重重；由于这些技术成果中试起来有一定的技术难度，所以技术中试一般是需要委托第三方机构组织针对数字化纺织成果的技术中试，首先需要组织涉及这些技术领域的专家对数字纺织的技术成果的概念分析与验证，并组织进行小规模的量产实验以验证效果并且获得相应的实验数据进行技术成果转化的效果展示，提高技术成果转化的范围和效果实现技术中试熟化；但是目前普遍的缺乏此类第三方机构和综合性的技术经纪人才，因此真正实施起来较为困难，需要引进大量的高学历、高素质的交叉学科人才进入技术经纪行业，并进行专业化培训以解决该问题。

技术经纪人针对深度融合成果具体的技术成果转化逻辑大致为以下阶段：（1）在技术需求方的纺织企业进行需求挖掘分析，剖析行业瓶颈和行业痛点问题，向技术需求方做技术转化咨询服务；（2）根据需求挖掘分析报告挖掘并联系技术提供方；（3）对技术提供方的研发实力和相近似技术进行技术评价；（4）征求技术提供方配合，并作出技术转化方案策划；（5）根据技术评价的内容引导技术提供方和技术需求方一起对技术成果进行合作研发，实现技术成果的资源整合；（6）将研究的技术成果以技术提供方和技术需求方共同作为申请人申报共有知识产权；（7）让技术提供方和技术需求方合作组织研发技术人员对数字纺织的技术成果的概念分析与验证，并组织进行小规模的量产实验以验证效果并且获得相应的实验数据进行技术成果转化的效果展示，提高技术成果转化的范围和效果实现技术中试熟化；（8）将技术成功的应用在技术需求方的纺织工业中并取得相应效果。

深度融合成果的技术提供方大部分为专业型的数字纺织研究机构和纺织类高校中信息类研发学院，技术成果的转化形式为技术许可、技术孵化、技术帮助、技术传播、产学研结合、技术合作研发、技术对接、委托研发等形式；这类成果的转化形式已经彻底多元化，在转化流程上也困难重重，转化周期漫长，甚至超过大部分研究项目的研发周期。需要技术需求方在中试熟化并成功实现上述技术成果转化逻辑（1）～（8）才能完成深度融合成果的成果转化。

3 结论

在纺织行业中出现的技术成果具体而言分为初步融合成果、中度融合成果和深度融合成果三类技术成果。这三类技术成果的特点、转化难度、转化形式、转化方法和转化成功标志各异，因此在这三类成果转化时需要针对性地进行相应的成果转化的具体方法，本文通过总结不同形式的纺织行业技术成果转化方法以期通过提高数字化纺织的成果转化率，推进我国纺织业的数字化进程。